Wie Datenmanagement und Teamwork KI-Initiativen bereichern

Bereit für KI? Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) hat sich branchenübergreifend als Technologie etabliert. Doch die KI-Initiativen vieler Unternehmen bleiben dennoch hinter den Erwartungen zurück. Ein entscheidender Grund: Die Verantwortlichen vernachlässigen das Datenmanagement und die Teamkultur.

Nachfolgend zeigen wir Ihnen die Bedeutung von Datenmanagement und Teamkultur für KI-Initiativen. Die Wahl der richtigen Datenplattform und die Datenkultur im Unternehmen entscheiden mit über den Erfolg einer KI-Initiative. Egal, ob große Unternehmen oder kleine Start-ups: KI-Technologie findet sich mittlerweile überall und wird branchenübergreifend eingesetzt. Nicht ohne Grund, denn das wirtschaftliche Potenzial ist enorm. Um es aber voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen immer auch ihre Daten mitdenken.

Alexa, Spotify, Netflix – KI gehört mittlerweile fest zu unserem Alltag. Egal ob Shopping, Fernsehen, Musik hören, Telefonieren oder Terminkoordination – beinahe alles läuft über KI. Doch das gilt nicht nur für Konsumenten: Immer mehr Unternehmen drängen heute mit KI-getriebenen Dienstleistungen und Erkenntnissen auf den Markt. Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen – unabhängig davon, ob das den Verantwortlichen bewusst ist oder nicht. Aber KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Die Datenqualität kann daher in jedem KI-Projekt schnell zu einer Achillesferse werden. Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert zwei Dinge: Erstens eine robuste Plattform zur Datenverwaltung und zweitens eine neue Arbeitsweise aller beteiligten Datenteams als Teil einer ganzheitlichen DataOps-Strategie.

Eine solide Grundlage: das Datenmanagement

Der Geburtsort aller Daten liegt weder in den Produktionsdatenbanken noch im Data Lake. Sie werden am Edge geboren – bei den Nutzern und Mitarbeitern sowie an Datenschnittstellen. Ein solides Datenmanagement stellt diesen Faktor in den Mittelpunkt. Die Verantwortlichen müssen sich die Frage stellen, wo sie welche Daten sammeln und warum. Doch selbst wenn die Beteiligten sämtliche Datenquellen im Blick haben: Alles Sammeln ist umsonst, wenn die Menschen, die die Daten brauchen, keinen Zugang zu ihnen bekommen. Daten müssen möglichst schnell und unterbrechungsfrei dorthin fließen, wo sie gebraucht werden. Zu den Entwicklern, zum Analytics-Team, aber auch zu Beteiligten außerhalb des Unternehmens.

Compliance und Sicherheit mitdenken

Agilität beim Datenzugriff entwickelt sich allerdings schnell zu einem Alptraum in Sachen Compliance und Security. Um das zu verhindern, müssen Unternehmen nicht nur genau verstehen, wo sensible Daten vorhanden sind, sondern Compliance und Security auch im Datenfluss aufrechterhalten. Dafür brauchen sie Lösungen, die den Datenzugriff automatisiert kontrollieren und Risiken minimieren, durch Techniken wie Maskierung und Redaktion. Das Ziel bleibt ein möglichst einfacher Zugriff auf die Daten, aber ohne Sicherheit und Datenschutz zu gefährden. In einem Do-it-yourself-Projekt oder als Flickwerk verschiedener Lösungen und Tools lassen sich Agilität und Sicherheit allerdings kaum vereinen. Die Verantwortlichen sollten deshalb über die Investition in eine geeignete Datenmanagement-Plattform nachdenken, die ihnen das abnimmt. Denn wer die angemessene Technologiebasis zusammenstellt, beschleunigt KI-Initiativen und die damit verbundenen Geschäftsprozesse enorm.

Ein zweiter Erfolgsgarant ist das richtige Team

Eine solide Plattform ist jedoch nur die halbe Miete. Um den Erfolg ihrer KI-Projekte wirklich sicherzustellen, müssen Unternehmen intern eine Kultur aufbauen, die Daten in den Mittelpunkt stellt. Dies sollte ein zentraler Bestandteil jeder DataOps-Strategie sein. Dafür müssen sich alle Mitarbeiter auf die bereitgestellten Daten verlassen können und einzelne Teams miteinander kooperieren. Die richtigen Technologien können diese Transformation der Unternehmenskultur nicht ersetzen, aber entscheidend unterstützen. Denn sie liefern einen schnellen und sicheren Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten, wo immer sie benötigt werden.

Doch auch die Qualität des Teams lässt sich messen. Wichtig ist, dass das Team verschiedene Fähigkeiten abdeckt. Dafür braucht es:

• Jemanden, der die Struktur der zugrunde liegenden Daten versteht, einschließlich der Frage, wo man sie findet.
• Ein Mitglied, das den geschäftlichen Kontext kennt, einschließlich der wichtigsten Ziele und Kennziffern.
• Einen Spezialisten, der nachvollziehen kann, wie die KI-Algorithmen und -Modelle funktionieren.
• Einen Analytiker, der versteht, wie man die KI-Algorithmen und -Modelle im konkreten Fall anwendet.

Fazit

Das Vertrauen in KI ist ohne ein angemessenes Maß an Selbstreflexion bestenfalls Zeitverschwendung und schlimmstenfalls eine Quelle für katastrophale Geschäftsergebnisse. Unternehmen sollten daher in die erforderlichen Fähigkeiten ihrer Teams investieren und sicherstellen, dass jede Dateninitiative diese Kompetenzen in einer kollaborativen IT-Umgebung zusammenführt. Und das geschieht über die richtige Datenmanagement-Plattform und DataOps-Strategie. Erst das Zusammenspiel von Technologie im Datenmanagement und qualifizierten Teams lässt KI ihr volles Potenzial entfalten.